SelfAdjointEig คลาสสุดท้ายสาธารณะ
คำนวณการสลายตัวแบบไอเจนของชุดเมทริกซ์ที่อยู่ติดกันเอง
(หมายเหตุ: รองรับเฉพาะอินพุตจริงเท่านั้น)
คำนวณค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ N-by-N ที่อยู่ด้านในสุดในเทนเซอร์ โดยที่ tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v [...,:,i] สำหรับ i=0...N-1
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| คงที่ <T ขยาย TType > SelfAdjointEig <T> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <T> a, บูลีนที่ต่ำกว่า, MaxIter แบบยาว, epsilon แบบลอย) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SelfAdjointEig ใหม่ |
| เอาท์พุต <T> | วี () คอลัมน์ v[..., :, i] คือเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่ทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งสอดคล้องกับค่าลักษณะเฉพาะ w[..., i] |
| เอาท์พุต <T> | ว () ค่าลักษณะเฉพาะจากน้อยไปหามาก แต่ละค่าซ้ำตามความหลากหลาย |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "XlaSelfAdjointEig"
วิธีการสาธารณะ
สร้าง SelfAdjointEig <T> แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> a, บูลีนที่ต่ำกว่า, Long maxIter, Float epsilon)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SelfAdjointEig ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ก | เทนเซอร์อินพุต |
| ต่ำกว่า | บูลีนระบุว่าการคำนวณเสร็จสิ้นด้วยส่วนสามเหลี่ยมด้านล่างหรือส่วนสามเหลี่ยมด้านบน |
| แม็กซ์อิเตอร์ | จำนวนการอัปเดตการกวาดสูงสุด เช่น ส่วนสามเหลี่ยมล่างทั้งหมดหรือส่วนสามเหลี่ยมด้านบนตามพารามิเตอร์ด้านล่าง ตามหลักการศึกษาแล้ว มีการถกเถียงกันอยู่ว่าในทางปฏิบัติจำเป็นต้องมีการกวาดล้าง logN โดยประมาณ (อ้างอิง: Golub & van Loan "Matrix Computation") |
| เอปไซลอน | อัตราส่วนความอดทน |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SelfAdjointEig
เอาท์พุท สาธารณะ <T> v ()
คอลัมน์ v[..., :, i] คือเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะที่ทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งสอดคล้องกับค่าลักษณะเฉพาะ w[..., i]